【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及温湿度补偿方法，具体为一种气体传感器的温湿度补偿方法和系统。
技术介绍
1、在气体传感器应用中，温湿度交叉干扰是导致测量误差的主要因素之一。传统补偿方法通常基于温度或湿度的单一线性修正模型，忽略了二者非线性耦合效应，且依赖固定参数的经验公式，难以适应不同环境工况。
2、现有技术中的，公开号为cn114461621a公开了一种基于bp神经网络算法确定气体浓度补偿值的方法，通过将气体传感器的测量值、当前环境温度和当前环境湿度输入经过人工蜂群算法优化的bp神经网络，得到气体浓度的补偿值。但是该方法训练成本较高，并且耗时较长，无法针对性抑制温湿度干扰，没有考虑温湿度耦合作用，一旦输入异常时，可能输出异常补偿值。因此，需要等时间步获取温度、湿度和气体浓度的时序数据，对其进行异常值剔除和预处理，需要建立温湿度交叉量化模型，将温度输入系数和湿度输入系数输入到模型中，并且采用随机搜索来进行参数优化，使得模型效率较高且不易陷入局部最优；同时，补偿过程采用动态切换补偿模式，满足了平衡动态环境下的实时性与抗噪性需求，并且在温湿度突变...
【技术保护点】
1.一种气体传感器的温湿度补偿方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述一种气体传感器的温湿度补偿方法，其特征在于，所述异常值剔除的方法为:
3.根据权利要求2所述一种气体传感器的温湿度补偿方法，其特征在于，所述设定筛选条件为，具体过程为：
4.根据权利要求1所述一种气体传感器的温湿度补偿方法，其特征在于，所述对温度和湿度的时序数据进行预处理，基于以下公式获得每个时间步的温度输入系数和湿度输入系数；
5.根据权利要求1所述一种气体传感器的温湿度补偿方法，其特征在于，所述温湿度交叉影响量化模型的方程是：
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【技术特征摘要】
1.一种气体传感器的温湿度补偿方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述一种气体传感器的温湿度补偿方法，其特征在于，所述异常值剔除的方法为:
3.根据权利要求2所述一种气体传感器的温湿度补偿方法，其特征在于，所述设定筛选条件为，具体过程为：
4.根据权利要求1所述一种气体传感器的温湿度补偿方法，其特征在于，所述对温度和湿度的时序数据进行预处理，基于以下公式获得每个时间步的温度输入系数和湿度输入系数；
5.根据权利要求1所述一种气体传感器的温湿度补偿方法，其特征在于，所述温湿度交叉影响量化模型的方程是：
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